연구진은 복잡한 다중 홉 추론에 어려움을 겪는 멀티모달 검색 증강 생성(MM-RAG) 문제를 해결하기 위해 DualG-MRAG 프레임워크를 제안했어요. DualG-MRAG는 글로벌 구조적 추론과 정밀한 로컬 증거 매칭을 분리하기 위해 거시적 추론 그래프와 미세 매칭 그래프를 도입했어요. 실험 결과, DualG-MRAG는 증거 재현율과 복잡한 질의응답 정확도에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보였어요.